▍1. 分位数回归
说明： 多种方法实现分位数回归,有完整原理解释，直接可用。(Multiple methods for quantile regression)
更多选项
▍2. 用python 做的网络数据爬虫
说明： 用python 做的网络数据爬虫，爬取淘宝数据，并分析。(Use Python to do the network data crawler, crawl the Taobao data, and analyze.)
▍3. FDP聚类算法
说明： 一种无监督的聚类算法，基于密度聚类，名称为基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类(Clustering by fast search and find of desity peaks)
▍4. PLSR程序
说明： 偏最小二乘回归！PLSR，可用于解决一些回归问题！(Partial least squares regression! PLSR can be used to solve some regression problems!)
▍5. boston_housing
说明： 采用机器学习预测房价.使用波士顿房屋信息数据来训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行评估。(Using Machine Learning to Predict House Prices)
▍6. pu_ju_lei
将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
▍7. pu_ju_lei
说明： 将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
▍8. MSA
自动生成Excel表格，包括测量系统分析MSA GR&R--均值极差法 ,方差分析，均值极差(Automatic generation of Excel tables, including measurement system analysis MSA GR&R - mean extreme difference method, variance analysis, mean extreme difference)
▍9. MSA
说明： 自动生成Excel表格，包括测量系统分析MSA GR&R--均值极差法 ,方差分析，均值极差(Automatic generation of Excel tables, including measurement system analysis MSA GR&R - mean extreme difference method, variance analysis, mean extreme difference)
▍10. Hands-on programming with R
本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为优秀的数据科学家。(Introduction to R Language)
▍11. Hands-on programming with R
说明： 本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。读者将跟随世界一流的RStudio培训师掌握宝贵的编程技能，并借助这些技能成为优秀的数据科学家。(Introduction to R Language)
▍12. 数值算法
常用数值算法源码，包括二分法、复化辛卜生公式、改进欧拉法、高斯-赛德尔迭代法、拉格郎日插值多项式、列主元高斯消去法、龙贝格算法、龙格-库塔算法、幂法、牛顿迭代法、牛顿值多项式、四阶阿当姆斯预测-校正公式、雅可比迭代法、自适应梯形公式（变步长）、最小二乘法 个人由于需要编写，完全可用(Common numerical algorithm source code, including dichotomy, complex Simpson formula, improved Euler method, Gauss-Seidel iteration method, Lagrange interpolation polynomial, column principal element Gauss elimination method, Runberg algorithm, Runge-Kutta algorithm, power method, Newton iteration method, Newton value polynomial, fourth-order Adams prediction-correction formula, Jacobi iteration method, adaptive ladder formula (variable) Step Length and Least Square Method Individuals are fully available because they need to write)
▍13. HMM-homework
隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)
▍14. HMM-homework
说明： 隐马尔科夫实现，包含forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm(Hidden Markov implementation, including forward-hmm, Viterbi-hmm, Baum-Welch-hmm)
▍15. 从零开始学Python网络爬虫源代码+教学PPT
《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))
▍16. 从零开始学Python网络爬虫源代码+教学PPT
说明： 《从零开始学爬虫》的配套资料（PPT和源码）("Learning Reptiles from Zero" (PPT and Source))
▍17. guanlianguize
r语言中关联规则代码实现 运用arulesViz包和arules包中的apriori函数(Code Implementation of Association Rule)
▍18. guanlianguize
说明： r语言中关联规则代码实现 运用arulesViz包和arules包中的apriori函数(Code Implementation of Association Rule)
▍19. GibbsLDA
用Gibb Sampling 的方法对LDA的参数进行推断(LDA model with Gibbs Sampling for inference)
▍20. emd program-matlab
EMD经验模态分解算法程序，适合非线性，非平稳时间序列的处理(EMD empirical mode decomposition algorithm program)
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